面向空中联邦边缘学习的优化功率控制设计
信息论
2021-11-10 v3 信号处理
math.IT
摘要
本文研究空中联邦边缘学习（Air-FEEL）系统中的传输功率控制。不同于传统的功率控制设计（例如最小化每轮空中聚合的个别均方误差（MSE）），我们考虑一种新的功率控制设计，旨在直接最大化收敛速度。为此，我们首先分析了 Air-FEEL 在不同通信轮次存在聚合误差情况下的收敛行为（以最优性间隙衡量）。研究表明，若聚合估计是无偏的，则在温和条件下训练算法将精确收敛到最优点；而若其有偏，则算法将以由通信轮次上累积的估计偏差所决定的误差地板收敛。接着，基于收敛结果，我们优化功率控制以在偏置与无偏聚合下直接最小化所导出的最优性间隙，并受限于各边缘设备的平均与最大功率约束。我们将两个问题转化为凸形式，并利用拉格朗日对偶方法得到其结构化最优解，二者均呈现为正则化信道求逆的形式。最后，数值结果表明，与采用固定功率传输或传统 MSE 最小化的基准策略相比，所提功率控制策略实现了显著更快的 Air-FEEL 收敛。
引用
@article{arxiv.2106.09316,
title = {Optimized Power Control Design for Over-the-Air Federated Edge Learning},
author = {Xiaowen Cao and Guangxu Zhu and Jie Xu and Zhiqin Wang and Shuguang Cui},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.09316},
year = {2021}
}
备注
This paper is an extension of a conference paper and to appear in IEEE JSAC